피플 사이언스 전공(People Science)
전공 소개
본 과정은 조직내 구성원을 인문학, 사회과학 및 자연과학 관점에서 이해하기 위한 피플 사이언스 전공이다.
조직내 사람을 온전히 이해하기 위한 인문학, 조직을 이해하기 위한 사회과학과 데이터 기반 의사결정을 돕는 자연과학 등을 주요 이론과 실무 문제 기반으로 학습하게 된다.
조직내 사람을 온전히 이해하기 위한 인문학, 조직을 이해하기 위한 사회과학과 데이터 기반 의사결정을 돕는 자연과학 등을 주요 이론과 실무 문제 기반으로 학습하게 된다.
교육 목표
조직내 구성원은 자원(Resource)가 아닌 사람(People)으로 다뤄줘야 한다.
본 과정은 사람과학(People science) 관점에서 사람을 전인적으로 이해하기 위한 지식, 조직과 조직변화를 만들기 위한 사례와 데이터 분석을 수행할 수 있는 실습 등으로 진행된다.
본 과정은 사람과학(People science) 관점에서 사람을 전인적으로 이해하기 위한 지식, 조직과 조직변화를 만들기 위한 사례와 데이터 분석을 수행할 수 있는 실습 등으로 진행된다.
졸업 후 진로 및 혜택
- 피플 애널리티스트(People Analysts)
- 피플/HR 데이터 분석가
- HR분야 전문가
- 박사과정 진학
- 노동관련 연구기관의 연구원
교과편성표
구분 | 과목1 | 과목2 | 년도학기 |
---|---|---|---|
1차 학기 | 데이터 분석 기초 | 피플사이언스 최신 이슈 | 2023-2 |
2차 학기 | 피플애널리틱스와 예측 모델링 | 현대조직의 이해 | 2024-1 |
3차 학기 | 텍스트 마이닝 | AI와 HR 트랜스포메이션 | 2024-2 |
4차 학기 | 머신러닝과 딥러닝 | 인적자원개발 | 2025-1 |
5차 학기 | 피플 애널리틱스 프로젝트 | 노동시장의 이해 | 2025-2 |
교과목 해설
- 데이터 분석 기초(Understanding of Data Analytics)
본 과목은 데이터 분석에 대한 이해를 기본 이해를 다룹니다. 데이터 분석은 비즈니스나 조직에서 수집된 데이터를 분석하여 유용한 인사이트를 도출하는 프로세스를 의미합니다. 이 과목에서는 데이터 분석을 위해 필요한 통계 개념과 분석을 R 프로그래밍을 통해 학습합니다. - 피플사이언스 최신이슈(Recent Issues on People Science)
피플로 관점이 전환됨에 따라 조직내외부 피플과 관련된 여러 가지 주제가 대두되고 있습니다. 기업가 정신, 고용가능성(employability), 직원경험 등 새롭게 대두되고 있는 피플에 대한 주요 주제를 수업 시기에 맞게끔 다루는 과목입니다. - 피플 애널리틱스와 예측 모델링 (People Analytics & Predictive Modelling)
본 과목은 피플 사이언스 분야에서 데이터 분석과 예측 모델링에 대한 기본 개념과 기술을 배우는 과목입니다. 이 과목에서는 사람 데이터를 수집하고 분석하는 방법에 대해 배우며, 이를 활용하여 예측 모델을 구축하는 기술을 습득합니다. 특히, 사람 데이터를 이용하여 성과 예측 모델, 인재 채용 예측 모델 등 다양한 분석과 예측 모델링에 대한 이론과 적용 방법을 배웁니다. - 텍스트 마이닝 (Text Mining)
본 과목은 조직 내부와 외부에서 생성된 텍스트 데이터를 수집하고 분석하는 기술에 대한 과목입니다. 텍스트 데이터는 이메일, 채팅, 리뷰, 피드백 등의 형태로 다양한 곳에서 생성됩니다. 이러한 데이터를 수집하고 분석하여 조직의 문제점, 니즈, 경향성 등을 파악하고 이를 바탕으로 인사 정책, 조직 문화 개선 등의 의사 결정을 내리는 것이 목표입니다. 주요 주제로는 자연어 처리, 텍스트 분류, 감성 분석, 토픽 모델링 등이 포함됩니다. - AI와 HR 트랜스포메이션 (AI and HR Transformation)
본 과목은 AI의 발달과 그로 인한 HRM(인적자원관리)의 변화에 대한 이해를 통해 미래 조직의 인사관리 방안을 연구하고자 합니다. AI 기술의 도입이 채용, 교육 및 개발, 성과 관리, 직원 참여, 인재 유지 등 HR의 다양한 분야에 미치는 영향을 분석합니다. 최신 연구와 사례를 바탕으로 AI가 HR 프로세스의 효율성을 어떻게 증대시키는지, 그리고 HR 관리자들이 이를 통해 어떻게 전략적 파트너로서의 역할을 강화할 수 있는지에 대해 학습합니다. - 머신러닝과 딥러닝 (Machine Learning & Deep Learning)
본 과목은 데이터를 분석하고 모델링하기 위해 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 적용하는 방법을 학습하는 과목입니다. 이를 위해 데이터 전처리, 변수 선택 및 모델링 방법론, 분류 및 회귀 분석, 딥러닝 알고리즘 등과 같은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념 및 기술에 대해 자세히 다룹니다. - 현대 조직의 이해 (Understanding of Organization)
조직 이해는 조직이 어떻게 구성되어 있는지, 조직 내부 및 외부 환경에서의 경쟁 및 협력 상황, 의사 결정, 조직문화와 리더십 등을 다루며, 조직 내부에서의 직무 수행과 역할, 직원들의 동기부여와 성과 관리, 조직 문화와 정책 등을 이해하는 데 필요한 지식과 기술을 제공합니다. - 피플 애널리틱스 프로젝트(Project on People Analytics)
본 과목은 피플 애널리틱스 주제를 하나 선정하고 한 학기동안 발전나가는 과목입니다. 현업 및 학계 피플 애널리틱스 전문가를 온&오프라인으로 초대해서 개별 수행 과제에 대해서 피드백 받고 보완받는 방법으로 진행될 예정입니다. - 노동시장의 이해 (Understanding of Labor Market)
본 과목에서는 일자리와 노동시장의 변화에 대한 이해를 통해 산업 변화, 글로벌화, 기술 발전, 인구 구조 변화 등 다양한 요인들이 미치는 영향을 파악하고, 이에 따라 적절한 대응방안을 찾고자 합니다. 또한, 노동시장에서의 사람관리, 노동관계법규, 노동조합 등과 같은 일자리와 노동시장을 조절하는 제도와 정책 등도 다루게 됩니다. 이를 통해 적극적인 노동시장 참여와 노동시장의 안정성을 높일 수 있는 방안들을 탐색할 수 있습니다. - 인적자원개발 (Human Resource Development)
조직은 인적자원을 기반으로 운영되고 인적자원의 공헌도에 따라서 목표를 달성하게 된다. 조직이 추구하는 목표달성을 위하여 구성원들 간의 협력과 협업은 필연적 과제가 되고 있다. 이에 조직 내에서 구성원들의 공헌도를 높이기 위하여 사람들 사이에 발생하는 어떠한 문제가 있는지를 학습하고, 구성원들의 역략 강화를 위한 다양한 기법과 프로세스를 습득한다.